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https://edu.csdn.net/course/detail/30608 在大数据和AI紧密协同时代,最佳的AI系统依赖海量数据才能构建出高度复杂的模型,海量数据需要借助Al才能挖掘出终极价值。本书以数据智能为灵魂,以Spark 2.4.X版本为载体,以Spark+ AI商业案例实战和生产环境下几乎所有类型的性能调优为核心,对企业生产环境下的Spark+AI商业案例与性能调优抽丝剥茧地进行剖析。全书共分4篇,内核解密篇基于Spark源码,从一个实战案例入手,循序渐进地全面解析Spark 2.4.X版本的新特性及Spark内核源码;商业案例篇选取Spark开发中最具代表性的经典学习案例,在案例中综合介绍Spark的大数据技术;性能调优篇覆盖Spark在生产环境下的所有调优技术; Spark+ AI内幕解密篇讲解深度学习动手实践,通过整合Spark、PyTorch以及TensorFlow揭秘Spark上的深度学习内幕。本课参考王家林大咖清华大学出版社新书《Spark大数据商业实战》第二版(第三章)的内容,重点讲解Spark 3.0.0的灵魂RDD 和DataSet。讲解RDD 的定义、五大特性剖析及DataSet的定义和内部机制剖析;对RDD 弹性特性七个方面进行解析;讲解RDD 依赖关系,包括窄依赖、宽依赖; 解析Spark 中DAG 逻辑视图;对RDD 内部的计算机制及计算过程进行深度解析;讲解Spark RDD 容错原理及其四大核心要点解析对Spark RDD 中Runtime 流程进行解析;通过一个WordCount 实例,解析Spark RDD内部机制; 基于DataSet的代码,深入分析DataSet一步步转化成为RDD 的过程。